Ստացեք արտադրության համար պատրաստ խորը ուսուցման լուծում՝ տվյալների նախնական մշակումից և մոդելի ստեղծումից մինչև վավերացված, օպտիմիզացված կոդ՝ կառուցված ձեր նախագծի ճշգրիտ պահանջներին համապատասխան՝ Լոնդոնում բնակվող ML ինժեների կողմից:
Ես կստեղծեմ հատուկ խորը ուսուցման մոդելներ PyTorch-ով և TensorFlow-ով
Ձեր օգտագործման դեպքի համար կառուցված և փաստաթղթավորված պարզ, աշխատող խորը ուսուցման ճարտարապետություն։
- Հետազոտություն և ճարտարապետության ընտրություն ձեր խնդրի համար
- Տվյալների մաքրում և նախնական մշակում
- Խորը ուսուցման մոդելի ստեղծում (CNN, RNN, LSTM, Transformer կամ դասական ML)
- Ամբողջական ելակետային կոդը առաքված է
- Մոդելի փաստաթղթեր ներառված են
- PyTorch կամ TensorFlow — ձեր ընտրությունը
Ամեն ինչ Starter-ում, գումարած մոդելի վավերացում, փորձարկում և ճշգրտում՝ ավելի ուժեղ կատարողականության համար:
- Ամեն ինչ ներառված է Starter մակարդակում
- Մոդելի վավերացում և փորձարկում պահված տվյալների վրա
- Ճշգրտության և ընդհանրացման բարելավման համար ճշգրտում
- 2 վերանայման փուլեր
- Հարմար է դասակարգման, օբյեկտների հայտնաբերման, NLP-ի և ժամանակային շարքերի խնդիրների համար
- Վավերացման թեստավորման փաստաթղթավորված արդյունքներ
Ամբողջական լուծում՝ վավերացված, ճշգրտված, վերահսկվող, ամպային տեղակայված և API-ին ինտեգրված:
- Ամեն ինչ ներառված է Standard մակարդակում
- Արդյունավետության մոնիտորինգի կարգավորում
- Մարզված մոդելի ամպային տեղակայում
- API ինտեգրում, որպեսզի ձեր մոդելը կարողանա իրական ժամանակի կանխատեսումներ մատուցել
- 3 վերանայման փուլեր
- Արտադրության համար պատրաստի արդյունք՝ տվյալներից մինչև տեղակայված վերջնակետ
Հարցնել անհատական առաջարկ
Մուտք գործեք՝ անհատական առաջարկ հարցնելու համար
Ստեղծեք անվճար հաշիվ կամ մուտք գործեք՝ այս Zinner-ից անհատական առաջարկ հարցնելու համար։
Մուտք / ԳրանցումՀարց տալ մինչև վաճառքը
Մուտք գործեք՝ հարց տալու համար
Հարթակի սպամը նվազեցնելու համար մինչև վաճառքի հաղորդագրությունները կարող են ուղարկվել միայն մուտք գործած օգտատերերի կողմից։
Ստեղծեք անվճար հաշիվ կամ մուտք գործեք՝ անմիջապես այս Zinner-ին հաղորդագրություն ուղարկելու համար։
Մուտք / ԳրանցումՊահանջվում է մուտք
Ստեղծեք անվճար հաշիվ կամ մուտք գործեք՝ այս Zinner-ին հաղորդագրություն ուղարկելու համար։
Մուտք / ԳրանցումՊահանջվում է մուտք
Ստեղծեք անվճար հաշիվ կամ մուտք գործեք՝ անհատականացված առաջարկ խնդրելու համար։
Մուտք / ԳրանցումՄի հայացքից
Այս ծառայության հիմնական մանրամասները, որոնք կօգնեն ձեզ որոշում կայացնել: Ստեղծվել է Zinn Hub-ի կողմից, ոչ թե վաճառողի:
Արժեքային դիրք
Ընդգրկված շրջանակներ
Առաջադրանքի ծածկույթ
Տեղակայման համար պատրաստ
Մոդելի ճարտարապետության տիրույթ
Ինչ կստանաք
Ամբողջական նկարագրություն
Անկախ նրանից, թե ձեզ անհրաժեշտ է պատկերի դասակարգիչ, օբյեկտի հայտնաբերման խողովակաշար, ժամանակային շարքերի կանխատեսող կամ բնական լեզվի մշակման մոդել, այս ծառայությունը տրամադրում է ամբողջական, աշխատող խորը ուսուցման լուծում՝ ճշգրտորեն հարմարեցված ձեր խնդրին, այլ ոչ թե ընդհանուր ձևանմուշ:
Դուք բերում եք մարտահրավերը. այս ծառայությունը կատարում է ամբողջ տեխնիկական ճանապարհը՝ հասկանալով ձեր տվյալները, մաքրելով և նախնական մշակելով դրանք, ընտրելով ճիշտ ճարտարապետությունը, կառուցելով մոդելը PyTorch-ում կամ TensorFlow-ում և վերադարձնելով մաքուր, փաստաթղթավորված ելակետային կոդ, որը դուք իսկապես կարող եք օգտագործել:
**Ինչ է ներառված բոլոր մակարդակներում**
Յուրաքանչյուր պատվեր սկսվում է ձեր կոնկրետ օգտագործման դեպքի վերաբերյալ կենտրոնացված հետազոտությամբ՝ ապահովելով, որ ընտրված ճարտարապետությունը՝ լինի դա CNN, RNN, LSTM, Transformer, թե փոխանցման ուսուցման մոտեցում, իսկապես համապատասխանում է նպատակին: Ձեր տվյալները մանրակրկիտ նախապատրաստվում են մինչև մոդելի կոդի մեկ տող գրելը: Դուք ստանում եք ամբողջական սկզբնական կոդը՝ մոդելի հստակ փաստաթղթերի հետ մեկտեղ, որպեսզի հասկանաք, թե ինչ է կառուցվել և ինչու:
**Հնարավորությունների լայնություն**
Այս ծառայությունը ընդգրկում է խորը ուսուցման խնդիրների լայն շրջանակ՝ պատկերների դասակարգում, օբյեկտների հայտնաբերում (ներառյալ RCNN տարբերակները և Faster RCNN), պատկերների սեգմենտացիա, ժամանակային շարքերի կանխատեսում և NLP: Դասական մեքենայական ուսուցման մոդելները՝ լոգիստիկ ռեգրեսիա, որոշումների ծառեր, պատահական անտառներ, SVM, XGBoost, LightGBM, նույնպես հասանելի են, որտեղ դրանք ճիշտ գործիքն են աշխատանքի համար: Հատուկ ճարտարապետությունները կարող են սահմանվել ըստ պահանջի:
**Ընդլայնելով շրջանակը**
Ստանդարտ մակարդակը ավելացնում է մոդելի վավերացումը և փորձարկումը՝ բարելավման հետ մեկտեղ, տալով ձեզ մի մոդել, որը խստորեն գնահատվել է պահված տվյալների նկատմամբ և կարգավորվել է ավելի ուժեղ կատարողականության համար: Ընդլայնված մակարդակը էլ ավելի է գնում. ներառված են կատարողականի մոնիտորինգը, ամպային տեղակայումը և API ինտեգրումը, որոնք ապահովում են մի մոդել, որը ոչ միայն մարզված է, այլև իսկապես պատրաստ է կանխատեսումներ մատուցել կենդանի միջավայրում:
**Ում համար է սա**
Այս ծառայությունը հարմար է ստարտափներին, որոնք ստեղծում են արհեստական բանականությամբ աշխատող արտադրանքի գործառույթ, հետազոտողներին, ովքեր կարիք ունեն հայտնի ճարտարապետության հուսալի իրականացման, տվյալների թիմերին, ովքեր ունեն տվյալներ, բայց չունեն խորը ուսուցման ինժեներական թողունակություն, և բիզնեսներին, ովքեր ուսումնասիրում են, թե արդյոք մեքենայական ուսուցումը կարող է ավտոմատացնել կամ բարելավել որոշակի գործընթաց:
**Ինչու՞ աշխատել այս վաճառողի հետ**
Լոնդոնում, Անգլիայում հիմնված Zinn Digital-ը բերում է փորձառություն առաջադեմ խորը ուսուցման տեխնիկաներում՝ հստակ հաղորդակցության և ժամանակին առաքման հանձնառությամբ: Յուրաքանչյուր նախագիծ ստանում է անհատականացված մոտեցում. ճարտարապետությունը, նախնական մշակման խողովակաշարը և փաստաթղթերը ձևավորվում են ձեր տվյալների և ձեր նպատակի շուրջ, այլ ոչ թե վերամշակվում նախորդ աշխատանքից: Օգտագործվող գործիքները ներառում են Jupyter Notebook, Google Colab, PyCharm, Visual Studio Code, Docker, RoboFlow, GitHub և Anaconda՝ ապահովելով պրոֆեսիոնալ, վերարտադրելի և շարժական արդյունքներ:
Կապ հաստատեք պատվերի չաթի միջոցով ձեր նախագծի մանրամասներով և եկեք սկսենք:
Zinner Որակի Երաշխիք
Յուրաքանչյուր Zinner վերանայվում և հաստատվում է հարթակին միանալուց առաջ:
Բոլոր ծառայություններն ապահովված են մեր որակի ապահովման պարտավորությամբ:
Ձեր վճարումը պաշտպանված է մինչև առաքված աշխատանքը հաստատելը:
Համեմատել փաթեթները
| Առանձնահատկություն | Սկսնակ | Ստանդարտ | Ընդլայնված |
|---|---|---|---|
| Առաքման ժամանակը | 2 օր | 4 օր | 7 օր |
| Վերանայումներ | 1 | 2 | 3 |
| Հետազոտություն և ճարտարապետության ընտրություն ձեր խնդրի համար | ✓ | ✕ | ✕ |
| Տվյալների մաքրում և նախնական մշակում | ✓ | ✕ | ✕ |
| Խորը ուսուցման մոդելի ստեղծում (CNN, RNN, LSTM, Transformer կամ դասական ML) | ✓ | ✕ | ✕ |
| Ամբողջական ելակետային կոդը առաքված է | ✓ | ✕ | ✕ |
| Մոդելի փաստաթղթերը ներառված են | ✓ | ✕ | ✕ |
| PyTorch կամ TensorFlow — ձեր ընտրությունը | ✓ | ✕ | ✕ |
| Ամեն ինչ ներառված է Starter մակարդակում | ✕ | ✓ | ✕ |
| Մոդելի վավերացում և փորձարկում պահված տվյալների վրա | ✕ | ✓ | ✕ |
| Ճշգրտման բարելավում ճշգրտության և ընդհանրացման համար | ✕ | ✓ | ✕ |
| 2 վերանայումների փուլեր | ✕ | ✓ | ✕ |
| Հարմար է դասակարգման, օբյեկտների հայտնաբերման, NLP-ի և ժամանակային շարքերի խնդիրների համար | ✕ | ✓ | ✕ |
| Վավերացման թեստավորման փաստաթղթավորված արդյունքներ | ✕ | ✓ | ✕ |
| Ամեն ինչ ներառված է Ստանդարտ մակարդակում | ✕ | ✕ | ✓ |
| Արդյունավետության մոնիտորինգի կարգավորում | ✕ | ✕ | ✓ |
| Մարզված մոդելի ամպային տեղակայում | ✕ | ✕ | ✓ |
| API ինտեգրում, որպեսզի ձեր մոդելը կարողանա կենդանի կանխատեսումներ մատուցել | ✕ | ✕ | ✓ |
| 3 վերանայումների փուլեր | ✕ | ✕ | ✓ |
| Արտադրության համար պատրաստի արդյունք՝ տվյալներից մինչև տեղակայված վերջնակետ | ✕ | ✕ | ✓ |
Պորտֆոլիո
Վաճառողի աշխատանքի օրինակներ՝ կապված այս Zinn-ի հետ։
Կառուցեք անհատականացված խորը ուսուցման մոդելներ PyTorch-ի և TensorFlow-ի միջոցով
Կառուցեք անհատականացված խորը ուսուցման մոդելներ PyTorch-ի և TensorFlow-ի միջոցով
Լրացուցիչ տեղեկություններ
Գործիքներ, որոնք ես օգտագործում եմ
Կատարյալ է
Իմ գործընթացը
Հաճախ տրվող հարցեր
Խնդրում ենք կիսվել ձեր տվյալների հավաքածուով (կամ դրա նկարագրությամբ), խնդրի հստակ բացատրությամբ, որը փորձում եք լուծել, և ցանկացած սահմանափակումներով կամ նախապատվություններով, ինչպիսիք են նախընտրելի շրջանակը (PyTorch կամ TensorFlow), թիրախային ճշգրտությունը կամ տեղակայման միջավայրը։ Որքան շատ համատեքստ տրամադրեք, այնքան ավելի ճշգրիտ կկարողանա հարմարեցվել լուծումը։
Դա լավ է։ Դուք կարող եք կիսվել ձեր տվյալների պահեստի հղումով (օրինակ՝ Google Drive, S3 bucket կամ Kaggle dataset) պատվերի չաթի միջոցով։ Եթե ձեր տվյալների հավաքածուն հատուկ մշակում է պահանջում, պարզապես նկարագրեք կարգավորումը, և այն կարող է քննարկվել մինչև աշխատանքի սկիզբը։
Ամբողջությամբ աջակցվում են և՛ PyTorch-ը, և՛ TensorFlow-ը: Եթե նախապատվություն չունեք, ապա կառաջարկվի ձեր կոնկրետ խնդրի համար առավել հարմար շրջանակը:
Այս ծառայությունը ներառում է պատկերների դասակարգում, օբյեկտների հայտնաբերում (ներառյալ RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN և Mask RCNN), պատկերների սեգմենտացիա, ժամանակային շարքերի կանխատեսում և NLP: Հասանելի են նաև դասական մոդելներ, ինչպիսիք են պատահական անտառները, XGBoost-ը, LightGBM-ը և SVM-ները: Հատուկ ճարտարապետությունները կարող են քննարկվել ավելի մասնագիտացված պահանջների համար:
Փաստաթղթերը ներառում են ընտրված ճարտարապետությունը և դրա հիմնավորումը, կիրառված նախնական մշակման քայլերը, հիմնական հիպերպարամետրերը, կոդը գործարկելու հրահանգները և արդյունքների բացատրությունը: Այն գրված է այնպես, որ տեխնիկապես գրագետ գործընկերը, ով չի կառուցել մոդելը, կարող է հասկանալ և ընդլայնել այն:
Վերանայումները վերաբերում են ուղղումներին կամ բարելավումներին՝ սկզբնապես համաձայնեցված շրջանակի շրջանակներում, օրինակ՝ հիպերպարամետրերի կարգավորում, սխալների շտկում կամ նախնական մշակման խողովակաշարի փոփոխում՝ հիմնվելով ձեր կարծիքի վրա: Հարցումները, որոնք էապես փոխում են շրջանակը (օրինակ՝ ամբողջովին այլ առաջադրանքի տեսակի անցումը), կարող են պահանջել առանձին պատվեր:
Այո։ Առաքված աղբյուրի կոդը ձերն է՝ օգտագործելու, փոփոխելու և տեղակայելու ձեր սեփական նախագծերի համար։ Այս ծառայության համար շարունակական լիցենզիայի վճար կամ վերագրում չի պահանջվում։
Դուք կստանաք Python աղբյուրի ֆայլեր և/կամ Jupyter Notebook, ինչպես նաև ցանկացած պահպանված մոդելի կշիռներ և փաստաթղթերի ֆայլը: Ամեն ինչ կիսվում է պատվերի կառավարչի միջոցով: Եթե անհրաժեշտ է հատուկ ձևաչափ, խնդրում ենք նշել այն ձեր պատվերը տեղադրելիս:
Հաճախորդների ակնարկներ
Տեսեք, թե ինչ են ասում մեր հաճախորդները այս Zinn-ի մասին
Շատ հիանալի ուսուչ, ես բարձր խորհուրդ եմ տալիս նրան
Լավագույնը, շատ պատասխանատու, հարգալից և արձագանքող։ Վստահելի է։
Մահմուդուն Նաբին մատուցեց ԳԵՐԱԶԱՆՑ ծառայություն տվյալների գիտության և ML-ի ոլորտում՝ գերազանցելով բոլոր սպասումները: Նրա պրոֆեսիոնալիզմը փայլեց նախաձեռնող հաղորդակցությամբ և արագ արձագանքով՝ ապահովելով ժամանակին առաքում: Խիստ ԽՈՐՀՈՒՐԴ ԵՄ ՏԱԼԻՍ նրա հետ աշխատելը:
Շնորհակալություն, Մահմուդուն Նաբի: Դուք լուծեցիք իմ համակարգչային տեսողության խնդիրը և գերազանցեցիք ինձ սովորեցնելու, թե ինչպես դա անել ապագայում: Շատ գիտակ, գերարագ հաղորդակցություն և գերարագ առաքում: Շատ գոհ եմ արդյունքներից:
Միայն մուտք գործած հաճախորդները, ովքեր գնել են այս ապրանքը, կարող են ակնարկ թողնել:
Կատեգորիաներ
Zinner Քաղաքականություն
Առնչվող Zinns
Ես կստեղծեմ Python NLP տրամադրությունների վերլուծություն և թեմատիկ մոդելավորման լուծումներ
